对分类问题，设 y in , , mathop sign f x 代表分类器， 定义 z yf x 为 margin 值。 一般来说， margin loss function 代表只需输入 margin 值即可输出 loss 的 function. 也即 ell: mathbb R to mathbb R or ell y, f x triangleq ell yf x , 常见的 loss 都 ...
2020-01-07 19:58 0 1402 推荐指数：
https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)">f(x)f(x) 与真实值 Y">YY 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L ...
https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/83537370 一、 Triplet loss 1、介绍 Triplet loss最初是在 FaceNet: A Unified Embedding for Face ...
损失函数：Hinge Loss（max margin） Hinge Loss简介 Hinge Loss是一种目标函数（或者说损失函数）的名称，有的时候又叫做max-margin objective。其最著名的应用是作为SVM的目标函数。 其二分类情况下，公式如下： l(y)=max ...
1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用 L(Y,f(x)) 来表示。 损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数的重要组成部分。模型的风险 ...
损失函数 是用来衡量一个预测器在对输入数据进行分类预测时的质量好坏。损失值越小，分类器的效果越好，越能反映输入数据与输出类别标签的关系（虽然我们的模型有时候会过拟合——这是由于训练数据被过度拟合，导致我们的模型失去了泛化能力）。相反，损失值越大，我们需要花更多的精力来提升模型的准确率。就参数化学习 ...
1. 平方损失函数 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 这时经验风险函数是MSE，例如在线性回归中出现 2. 绝对值损 ...
模型的迭代试错过程(迭代方法): 迭代策略可以很好地扩展到大型数据集，因此在机器学习中的应用非常 ...
的large-margin-softmax-loss的实现（中）.html 四、前馈 还记得上一篇博客，小喵给出的三个 ...
